功能说明

返回输入x的互补误差函数结果，积分区间为x到无穷大。原始的理论计算公式如下，其中PAR表示矢量计算单元一个迭代能够处理的元素个数：

$\text{[math]}$

由于Erfc函数没有初等函数表达方式，一般通过函数逼近的方式计算，近似计算公式如下所示：

$\text{[math]}$

其中，

R(z) = (((((((z * R0 + R1) * z + R2) * z + R3) * z + R4) * z + R5) * z + R6) * z + R7) * z + R8是关于z的8次多项式；

S(z) = (((((z + S1) * z + S2) * z + S3) * z + S4) * z + S5是关于z的4次多项式；

函数原型

通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间

源操作数Tensor全部/部分参与计算

template <typename T, bool isReuseSource = false>
__aicore__ inline void Erfc(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const uint32_t calCount)

源操作数Tensor全部参与计算

template <typename T, bool isReuseSource = false>
__aicore__ inline void Erfc(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer)

接口框架申请临时空间

源操作数Tensor全部/部分参与计算

template <typename T, bool isReuseSource = false>
__aicore__ inline void Erfc(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const uint32_t calCount)

源操作数Tensor全部参与计算

template <typename T, bool isReuseSource = false>
__aicore__ inline void Erfc(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor)

由于该接口的内部实现中涉及复杂的数学计算，需要额外的临时空间来存储计算过程中的中间变量。临时空间支持开发者通过sharedTmpBuffer入参传入和接口框架申请两种方式。

通过sharedTmpBuffer入参传入，使用该tensor作为临时空间进行处理，接口框架不再申请。该方式开发者可以自行管理sharedTmpBuffer内存空间，并在接口调用完成后，复用该部分内存，内存不会反复申请释放，灵活性较高，内存利用率也较高。
接口框架申请临时空间，开发者无需申请，但是需要预留临时空间的大小。

通过sharedTmpBuffer传入的情况，开发者需要为tensor申请空间；接口框架申请的方式，开发者需要预留临时空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下：通过GetErfcMaxMinTmpSize中提供的接口获取需要预留空间范围的大小。

参数说明

表1 模板参数说明
参数名	描述
T	操作数的数据类型。
isReuseSource	是否允许修改源操作数。该参数预留，传入默认值false即可。

表2 接口参数说明
参数名	输入/输出	描述
dstTensor	输出	目的操作数。类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：half/float Atlas推理系列产品AI Core，支持的数据类型为：half/float
srcTensor	输入	源操作数。类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。 Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：half/float Atlas推理系列产品AI Core，支持的数据类型为：half/float
sharedTmpBuffer	输入	临时缓存。类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。用于Erfc内部复杂计算时存储中间变量，由开发者提供。临时空间大小BufferSize的获取方式请参考GetErfcMaxMinTmpSize。
calCount	输入	实际计算元素个数，calCount∈[0, srcTensor.GetSize()]。

返回值

无

支持的型号

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

Atlas推理系列产品AI Core

约束说明

输入源数据需保持值域在[-inf, inf]。若输入不在范围内，输出结果无效。
不支持源操作数与目的操作数地址重叠。
不支持sharedTmpBuffer与源操作数和目的操作数地址重叠。
操作数地址偏移对齐要求请参见通用约束。

调用示例

完整的调用样例请参考更多样例。

AscendC::TPipe pipe;
AscendC::TQue<AscendC::TPosition::VECCALC, 1> tmpQue;
pipe.InitBuffer(tmpQue, 1, bufferSize);  // bufferSize 通过Host侧tiling参数获取
AscendC::LocalTensor<uint8_t> sharedTmpBuffer = tmpQue.AllocTensor<uint8_t>();
// 输入shape信息为1024, 算子输入的数据类型为half, 实际计算个数为512
AscendC::Erfc(dstLocal, srcLocal, sharedTmpBuffer, 512);

结果示例如下：

输入数据(srcLocal): [-inf -1 0 ...  1 inf]
输出数据(dstLocal): [2.0000000 1.8427038 1.0000000  ...  0.1572961 0]